[논문 리뷰] Regenerating Soft Robots through Neural Cellular Automata

Kazuya Horibe, Kathryn Walker외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 02. 04.

Cellular Automata and Applications참고 문헌 56인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 신경 세포 자동기(NCA) 기반의 방법을 제안하여, 국소적 세포 상호작용을 통해 손상된 형태를 재생하는 시뮬레이션된 부드러운 로봇을 개발한다. 이는 손상 후 국부적 운동 기능 복구를 가능하게 하며, 손상된 双발 로봇에서 원래의 운동 성능의 최대 67%를 회복함으로써, 국소 정보만을 사용하는 인공 시스템에서의 자가 수리 가능성에 대한 타당성을 입증한다.

ABSTRACT

Morphological regeneration is an important feature that highlights the environmental adaptive capacity of biological systems. Lack of this regenerative capacity significantly limits the resilience of machines and the environments they can operate in. To aid in addressing this gap, we develop an approach for simulated soft robots to regrow parts of their morphology when being damaged. Although numerical simulations using soft robots have played an important role in their design, evolving soft robots with regenerative capabilities have so far received comparable little attention. Here we propose a model for soft robots that regenerate through a neural cellular automata. Importantly, this approach only relies on local cell information to regrow damaged components, opening interesting possibilities for physical regenerable soft robots in the future. Our approach allows simulated soft robots that are damaged to partially regenerate their original morphology through local cell interactions alone and regain some of their ability to locomote. These results take a step towards equipping artificial systems with regenerative capacities and could potentially allow for more robust operations in a variety of situations and environments. The code for the experiments in this paper is available at: \url{github.com/KazuyaHoribe/RegeneratingSoftRobots}.

연구 동기 및 목표

• 생물학적 재생(예: 하이드라 및 샬로우의 생물학적 재생)을 영감으로 삼아, 로봇 시스템에서 형태 재생이 부족한 문제를 해결하기 위해.
• 전체 조율 없이 국소적 세포 수준의 상호작용에만 의존하는 연조직 로봇의 손상 복구 메커니즘을 개발하기 위해.
• 신경 세포 자동기(NCA)가 시뮬레이션된 연조직 로봇이 손실된 신체 부위를 재생하고 손상 후 운동 기능을 회복할 수 있는지 탐색하기 위해.
• 손상 위치와 형태 복잡성과의 관계에서 재생의 효과성을 평가하기 위해.
• 생물학적으로 영감을 받은 발달 원리를 활용해 향후 물리적 연조직 로봇에 내재된 재생 능력을 갖춘 기반을 마련하기 위해.

제안 방법

• 단일 세포에서 연조직 로봇을 성장시키기 위해 신경 세포 자동기(NCA)를 사용하며, NCA는 진화 알고리즘을 통해 발달 규칙을 학습한다.
• NCA는 국소적 이웃 상태에 기반해 세포 상태 전이를 결정하기 위해 컨volutional 신경망을 활용하며, 이는 분산된 성장을 가능하게 한다.
• 두 개의 별도된 NCA를 훈련한다: 하나는 초기 형태 발달을 위한 것이고, 다른 하나는 손상 후 재생을 위한 것이다.
• 손상은 로봇의 구조에서 세포를 제거하여 시뮬레이션되며, 재생은 손상된 상태에서 NCA를 재활성화함으로써 촉발된다.
• 진화 최적화를 사용해 NCA 네트워크를 훈련시켜 운동 기능과 재생을 지원하는 형태를 생성하도록 한다.
• 운동 성능은 물리 시뮬레이션 환경에서 정면 이동 속도를 측정하여 정량화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 신경 세포 자동기를 갖춘 연조직 로봇이 국소적 세포 상호작용만을 사용해 손상된 형태를 재생할 수 있는가?
• RQ2 손상 후 재생된 연조직 로봇가 원래의 운동 성능을 어느 정도 회복할 수 있는가?
• RQ3 손상의 위치와 범위가 형태 재생 및 功能 회복 성공에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 단일 NCA 아키텍처가 초기 발달과 손상 후 재생을 모두 지원할 수 있는가?
• RQ5 현재의 진화적 훈련 방식이 완전한 형태적 및 기능적 복구를 달성하는 데 있어 어떤 한계를 지니는가?

주요 결과

• 이중보 로봇은 한쪽 다리를 失량한 후, 원래의 운동 성능의 67%를 회복할 수 있는 형태를 재생하여, 낮은 형태 유사성에도 불구하고 높은 기능적 내성성을 입증했다.
• 삼각보 로봇은 한 다리를 失량한 후 거의 완전한 형태를 회복했지만, 원래의 운동 성능의 50% 미만에 그쳤다. 이는 작은 부위의 손실이 기능에 치명적인 영향을 줄 수 있음을 시사한다.
• 다각보 로봇는 손상 후 완전히 붕괴되었고, 기능적인 운동 기능 복구에 실패하여 복잡한 형태의 민감성이 손상에 노출될 수 있음을 보여주었다.
• 대칭적인 로봇(예: 이중보)의 경우, 남아있는 한쪽 다리가 보완할 수 있어, 낮은 형태 정밀도에도 불구하고 재생이 성공적으로 운동 기능 복구를 이끌어냈다.
• 이 방법은 국소적이고 분산된 재생이 시뮬레이션된 연조직 로봇에서 실현 가능하다는 것을 입증했으며, 향후 하이브리드 또는 생물학적 통합 시스템에서의 실체적 구현 가능성을 시사한다.
• 결과적으로 손상 위치는 재생 성공에 결정적인 요소임을 시사하며, 대칭적인 로봇은 비대칭적이거나 복잡한 로봇보다 더 높은 기능적 복구를 보였다.